## Aplikasi Rekomendasi  Jenis Tanaman  Pangan Menggunakan  Metode

## Simple Additive Weighting (SAW)
Yayan Yanuari 1 , Milda Gustiana Husada 2 , Dina Budhi Utami 3
1 yayanyanuari04@gmail.com, 2 mghusada@gmail.com, 3 dinabusoft@gmail.com
Program Studi Teknik Informatika,  Fakultas Teknologi  Industri,  Institut Teknologi  Nasional Bandung
Abstract— Weather  and  climate  is  one  of  the  i mportant factors in all aspects of life for example, weather will affect plant  growth.  Therefore ,  farme rs  will  consider  the  weather factors  when  determining  the  type  of  plant  to  be  planted. Farmers  often  experience  barriers  to  cultivating  crops,  one of  which  is  determining  the  types  of  plants  for  planting  of certain  crops,  because   crop  productivity  depends  on  the ongoing  climate.  Determination  of  these   types  of  plants  is very  important,  because  if  the  types  of  plants  grown  in  the wrong climate / not in time  then the loss of need or financial can  occur.  Therefore,  the  existence  of  a  decision  support system  in  agriculture  can  help  farmers  to  make  decisions through good planning before starting farming activities. In this  research,  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  is used  to  determine  the  type  of  plants  suitable  for  planting based  on  temperature,  air  pressure,  wind  speed,  humidity, rainfall and altitude in Bandung Barat. Multiple regression linier analysis is used to determining the  weight value. The accuracy  of  the  system  in  determining  the  suitable  plant  is 73.33%.
Intisari — Cuaca dan iklim merupakan salah satu faktor yang paling penti ng, c uac a akan me mpeng aruhi per tumbuhan  tanaman  kare na  pr odukti vitas  tanaman tergantung  pada  iklim  yang  se dang  berlangsung.  Petani me mper ti mbangkan  faktor  cuaca  saat  me nentukan  jenis tanaman  yang  akan  di tanam,  namun  disaat  yang  sama par a  petani  sering  meng alami   hambatan ,  sal ah  satunya adalah  menentukan  jenis  tanaman  yang  akan  di tanam, Penentuan  jenis  tanaman  tersebut  sang atlah  penting, sebab jika salah atau  ti dak  te pat saat  me milih  pada iklim berl angsung pada waktunya maka kerugian  dapat terjadi. Oleh  karena  itu,  sistem  pen dukung  keputusan  dalam bi dang per tanian dapat me mbantu pe tani untuk me mbuat keputusan  melalui  perenc anaan  yang  baik  sebelum me mulai  akti vi tas  ber tani.  Pada  pe nelitian  ini  digunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  dapat mene ntukan  jenis  tanaman  yang  coc ok  untuk  ditanam ber dasarkan  parame ter  suhu,  tekanan  udar a,  kece patan angin,  kelembaban  udar a,  cur ah  hujan,  dan  ketinggian lokasi  tanam  di  Bandung  Bar at.  Analisis  regresi  linear berg anda  digunakan  untuk  me nentukan  nilai  bobot. Akurasi  maksimal  dal am  menentukan  tanaman  yang sesuai adalah  73,33% .
Kata Kunci — Cuaca,  Ik lim,  Jenis  Tanaman,  Sistem Penduk ung  Keputusan,  Simple  Additive  Weighting ,SAW, Regresi Linier

## I.    PENDAHULUAN
Cuaca adalah  keadaan rata-rata udara pada periode wa ktu sesaat.  Iklim  adalah  keadaan  rata-rata   cuaca  pada  periode waktu tertentu[1].  Cuaca  merupakan salah satu variabel yang menentukan kondisi iklim. Bag i petani perubahan cuaca setiap saat cukup sulit untuk dapat diprediksi.  Ha l in i  menjadi  faktor penting  dalam  usaha  budidaya  tanaman  pangan.  Salah  satu hambatan  petani  adalah  menentukan  jenis  tanaman,  hal  ini disebabkan  karena  produktivitas  tanaman  tergantung  pada iklim  yang  sedang  berlangsung.  Adanya  suatu  sistem pendukung keputusan dalam bidang pertanian dapat me mbantu  petani  untuk me mbuat  keputusan  mela lui perencanaan yang baik  sebelum memulai  aktivitas bertani.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  me mberikan informasi  dan  me mbantu  menyediakan  berbagai  a lternatif yang  dapat  ditempuh  dala m  proses  pengambilan  keputusan [2].  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  digunakan untuk  menghadapi  situasi MADM  (Multi  Attribute  Decision Making) dala m  penelitian   ini  yaitu  para mete r  dari  iklim seperti  suhu,  tekanan  udara,  kecepatan  angin,  ke le mbaban udara, curah hujan, dan ketinggian  tempat.
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  para  petani  pada umu mnya  yaitu  kurangnya  pengetahuan  untuk  menentukan jenis tanaman yang tepat dan cocok untuk ditanam pada iklim tertentu berdasarkan parameter suhu, tekanan udara, kecepatan angin,  kele mbaban  udara,  curah  hujan,  dan  ketinggian  lokasi tanam.  Disa mping  itu,  terdapat  permasalahan  pada  sistem dala m  menentukan keputusan alternatif jenis tanaman terbaik, menentukan bobot setiap parameternya serta performa  sistem dala m  proses  penentuan  jenis  tanaman  menggun akan  metode Simple Additive Weighting (SAW). Jenis tana man yang dipilih dala m penelit ian in i yaitu padi,  jagung, kedela i, ubi ja lar, dan ubi kayu. Data iklim yang menjad i acuan dalam penelitian  ini adalah iklim Kabupaten Bandung Barat  pada tahun 2015 [11]. Penelit ian  ini bertujuan untuk  me mbangun suatu  sistem yang dapat  menentukan  jenis  tanaman  untuk  d itanam  berdas arkan parameter  dari  iklim  dan  mengetahui  nilai  prefe rensi (alternatif)  dari  alternatif  jenis   tana man  terbaik.  Penelitian mengenai  SPK  tana man  yang  akan  ditanam  telah  dilakukan dengan  menggunakan  metode Nearest Neighbor dan Borda berdasarkan  parameter  curah  hujan,  te mperatur,  dra inase, erosi, tekstur, dan p H tanah [3]. Sela in itu penelitian la in yang menggunakan  metode  SAW  adalah  Wilda  Rina  Hasibuan pada  tahun  2016  yang  mene lit i  tentang  jenis  tanaman  pada lahan pertanian [4].
Menanggapi  permasalahan  tersebut  maka  d iusulkan sebuah sistem  pendukung  keputusan  untuk  me mbantu  petani
menentukan  jenis  tanaman  yang  akan  ditanam  pada  kondisi cuaca  tertentu  khususnya  di  Bandung  Barat  berdasarkan parameter suhu, tekanan udara,  kecepatan angin, ke le mbaban udara, curah hujan, dan ketinggian tempat. Pada penelitian ini metode  SAW  digunakan  untuk  mengurutkan  peringkat kesesuaian  tanaman  yang  akan  d itanam.  Sela in  itu  sistem me mpe la jari  data  tingkat   produktivitas  panen  tanaman  di Bandung Barat untuk menentukan nila i bobot setiap parameter cuaca.  Penelit ian  ini  menggunakan  metode  SAW  karena metode  in i  merupakan  metode  yang  cukup  efektif  da la m pengambilan keputusan [14]

## II.    TINJAUAN  PUSTAKA

## A.  Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penju mlahan  terbobot  dari rating kinerja  pada setiap alternatif  pada semua atribut [5]. Metode SAW me rupakan  metode yang paling dikenal dan paling  banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi MADM (Multi Attribute Decision Making) . Metode ini  mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut.
Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut :
1. Menentukan  kriteria -kriteria   yang  akan  dijad ikan  acuan dalam  pengambilan keputusan, yaitu Ci .
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria (Ci) , ke mudian  mela kukan   normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks  ternormalisasi R .
Hasil  akh ir  d iperoleh  dari  p roses  perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi R dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai  alternatif  terbaik  ( Ai )  sebagai  solusi.  Berikut merupakan  persamaan untuk metode tersebut.
{ (1)
Dimana  : r ij = nilai  kinerja  ternormalisasi Max ij = nilai  maksimum  dari setiap baris dan kolom Min ij = nilai  minimum  dari setiap baris dan kolom X ij = baris dan kolom  dari matriks Nilai  preferensi untuk setiap alternatif (V i )  diberikan sebagai : ∑ (2) Keterangan : V i = Nilai  akhir  dari alternatif w j = Bobot yang telah ditentukan
r ij = Normalisasi  matriks

## B.  Penentuan Aturan
Pada  bagian  in i  d ila kukan  penentuan  aturan  untuk alternatif  jen is  tanaman  dari  kriteria-kriteria  yang  dijad ikan sebagai  parameter.  Berikut  merupakan  daftar  aturan  dari alternatif jenis tanaman yang dipilih.
1. Padi: Suhu (20°C –  25°C), Te kanan udara ( De fault), Kecepatan angin (Default), Kele mbaban  udara   ( Default), Curah hujan  (1500  –  200  mm/tahun),    Ketinggian  te mpat  (1500 mdpl)  [6]
2. Jagung:
Suhu  (23°C  –  27°C),  Tekanan  udara  ( De fault, Kecepatan angin (Default), Ke le mbaban  udara  ( De fault), Curah hujan  (650  –  1500  mm/tahun),    Ketinggian  te mpat  (1800 mdpl)  [7]
3. Kedelai:
Suhu  (24°C  –  25°C),  Tekanan  udara  ( De fault, Kecepatan angin (Default), Ke le mbaban udara ( De fault), Curah hujan (350  –  1000)  (mm/tahun),  Ketinggian  tempat  (750  mdp l) [8]
4. Ubi Jalar: Suhu (20°C –  25°C), Te kanan udara ( De fault), Kecepatan angin (Default), Ke le mbaban  udara  (80%),  Curah  hujan (750 – 1500) (mm/tahun), Ketinggian te mpat (1000  mdp l)
[9]
5. Ubi Kayu: Suhu (20°C –  22°C), Te kanan udara ( De fault), Kecepatan angin (Default), Kele mbaban  udara  (80%),  Curah  hujan (760  –  2500)  (mm/tahun),  Ketinggian  tempat  (800  mdp l) [10]
Berdasarkan  ketentuan-ketentuan tersebut, parameter  suhu dan  curah  hujan  pada setiap  alternatif  jen is  tanaman  dia mbil nila i  tengah  dari range masing-masing  para meter  suhu  dan curah  hujan  tersebut.  Pada  para meter  tekanan  udara, kecepatan  angin,  dan  kele mbaban  udara  yang  tidak  tersedia pada ketentuan sebelumnya dibuat nila i de fault yang dijadikan sebagai  aturan  dari  setiap  a lternatif  jen is  tanaman  pada parameter-para meter tersebut diambil dari nilai rata-rata pada data  latih  untuk  bulan  April-Septe mber  2015  [11].  Berikut me rupakan data latih untuk bulan April-Septe mber 2015 yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Tekanan Udara,  Kecepatan Angin, Kelembaban Udara Bulan April-September  2015 Bulan Tekanan Udara (mb) Kecepatan Angin (km/jam) Kelembaban Udara (% ) April 1010,21 5,66712 76,85 Mei 1010,91 4,9078 81,63 Juni 1010,22 5,50044 81,9 Juli 1011,31 8,87108 76,84 Agustus 1011,67 10,07488 70,93 September 1011,89 8,334 61,9 Rata-rata 1011,035 7,225886667 75,00833333
Berdasarkan  data  tersebut  maka  didapatkan  hasil  aturan alternatif jen is tanaman sebagai berikut yang ditunjukan pada Tabel  2.  Pada  tabel  tersebut  ditunjukkan  beberapa  aturan (rule) pada setiap jenis tanaman yang antara lain ada lah: Suhu, Tekanan  Udar,  Kecepatan  Angin,  Kele mbaban  Udara,  Curah Hujan,  dan  Ket inggian  Lo kasi  tanam.  Dengan  kata  lain parameter  pada  penelitian  ini  berta mbah  lebih  dua  parameter yaitu Curah Hujan dan Ketinggian Lokasi  tanam.
Jika  j ialah atribut keuntungan ( benefit )
Jika  j ialah atribut biaya ( cost )
e-ISSN:  2541-6448
Tabel 2

## Aturan Alternatif Jenis Tanaman
Tanaman Suhu Tekanan  Udara Kecepatan  Angin Kelembaban  Udara Curah  Hujan Ketinggian  Tempat Padi 23 1011,035 7,22 75 145,833 1500 Jagung 25 1011,035 7,22 75 89,583 1800 Kedelai 24,5 1011,035 7,22 75 56,25 750 Ubi Jalar 22,5 1011,035 7,22 80 93,75 1000 Ubi Kayu 21 1011,035 7,22 80 135,833 800 °C mb km/jam % mm/bulan mdpl

## III.    METODE  PENELITIAN
Pada  bagian  in i  d ije laskan  mengenai  analisis  dan perancangan dalam  pembuatan sistem.

## A.  Perancangan SAW
Berikut  ini  akan  dibahas  mengenai  penje lasan  lebih  rinci yang dijelaskan  melalui  sebuah flowchart dari metode SAW .
Mulai
Inisialisasi aturan untuk tanaman Padi, Jagung, Kedelai, Ubi Jalar, dan Ubi Kayu
Suhu, Tekanan Udara, Kecepatan Angin,
Kelembaban Udara, Curah Hujan,
Ketinggian Tempat
Menghitung selisih suhu, tekanan udara, kecepatan angin, kelembaban udara, curah hujan, dan ketinggian tempat dari masukkan dengan suhu, tekanan udara, kecepatan angin, kelembaban udara, curah hujan, dan ketinggian tempat dari aturan tanaman
Inisialisasi Nilai Bobot Inisialisasi Kriteria (C) dan bobot kriteria Inisialisasi Alternatif Jenis Tanaman
Normalisasi Matriks Penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi dengan nilai bobot Perangkingan alternatif jenis tanaman Selesai 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Gambar  1 Flowchart SAWGambar
Berdasarkan  pada  Ga mba r  1  tersebut  terdapat  sebelas proses utama pada sistem.  Berikut  merupakan penjelasan dari proses-proses tersebut.
Pada  saat  Sistem  dimu lai  (1),  Inisialisasi  nila i  bobot dila kukan  dengan  mena mbahkan  nila i  sesuai  hasil  dari penentuan  nilai  bobot  (2),  Inisia lisasi  kriteria  dilakukan dengan menambahkan  kriteria  sesuai dengan parameter  iklim
yang dijadikan acuan dan ditentukan nila i bobot setiap kriteria (3),  In isialisasi  alternatif  dilaku kan  dengan  menambahankan alternatif  jenis  tana man  yang  telah  d itentukan   (4).  Proses menentukan  nilai  kriteria-kriteria  dari  setiap  a lternatif  jenis tanaman yang telah ditentukan yang dijadikan sebagai aturan tanaman  (5),  Proses  me masukkan  nila i  o leh admin dan user pada  setiap  kriteria  yang  dijadikan  para meter  untuk  diproses oleh sistem agar dapat  menentukan jenis tanaman terbaik  (6). Berikutnya menghitung selisih dari masukan nila i sebelu mnya dengan  nilai  aturan  yang  telah  dibuat  ke mud ian  nilai  selisih tersebut  dikonversi  ke mba li  ke  da la m  n ila i  yang  sebenarnya sesuai  kondisi  dari  nila i  selisih  (7).  Berikutnya  normalisasi dari  hasil  konversi  nila i  sebelumnya  pada  setiap  kriteria  dari alternatif  jenis  tanaman  (8).  Proses  penjumlahan  dari  n ila i matriks  ternorma lisasi  s ebelumnya  dengan  nilai  bobot  dari setiap kriteria yang telah d itentukan (9).  Proses mena mpilkan hasil dari proses penjumlahan dari n ila i matriks ternormalisasi sebelumnya  dengan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  dan men jadikan  nila i  tert inggi  dari  p roses  tersebut  sebagai tanaman terbaik. Dan yang terakhir  adalah Sistem  selesai (10)

## B.  Diagram Konteks
Diagra m  ini  adalah  diagra m  level  tert inggi  dari  DFD  yang mengga mbarkan hubungan sistem dengan lingkungan luarnya. Berikut  merupakan  diagra m  konteks  dari  sistem  yang  akan dibangun.
Admin User 0.0
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jenis Tanaman Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Data nilai Data kriteria Data Alternatif Data iklim Data iklim Laporan tanaman terbaik Laporan tanaman terbaik Login Login Logout Logout Gambar  2 Diagram  Konteks
Berdasarkan  pada  Ga mbar  2  tersebut  dapat  dijelaskan bahwa  a dmin me la kukan input data login berupa username dan password ,  data  nilai  berupa  nilai  bobot  yang  telah ditentukan,  data  kriteria  berupa  para meter  dari  iklim,  data alternatif  berupa  alternatif  dari  jenis  tana man  yang  telah ditentukan,  dan  data  iklim  berupa   masukan  para meter  iklim
seperti  suhu,  tekanan  udara,  kecepatan  angin,  ke le mbaban udara,  curah  hujan,  dan  ketinggian  tempat  kedala m  proses sistem. Sedangkan user hanya mela kukan input data login dan data  iklim  saja  kedala m  sistem. Admin dan user menerima data logout dan  data  laporan  tanaman  terbaik  hasil  dari pengolahan sistem.

## C.  Penentuan Nilai Bobot
Pada  bagian  ini  dilaku kan  penentuan  nilai  bobot  dari kriteria-kriteria  yang  telah  dipilih  sebelu mnya  yaitu  suhu, tekanan  udara,  kecepatan  angin,  kele mbaban  udara,  curah hujan,  dan  ketinggian  te mpat.  Proses  dilaku kan  dengan  cara me la kukan  simulasi  data  lat ih  terlebih  dahulu  untuk mengetahui  hasil  persa maan  linear.  Berikut  me rupakan simulasi  data latih untuk bulan Februari  2015  [11].
Tabel 3 Rangking Nyata Bulan  Februari 2015 Alternatif Tanaman Hasil Produksi (ton) Peringkat Nilai Preferensi A1 Padi 14.649 1 100 A2 Jagung 2.902 2 80 A3 Kedelai 70 5 20 A4 Ubi Jalar 442 4 40 A5 Ubi Kayu 2.252 3 60
Pada Tabel  3 dapat dijelaskan bahwa pada bulan Februari 2015  a lternatif  jenis  tanaman  Padi  menduduki  peringkat pertama  dilihat  dari  hasil  produksi  paling  banyak  kemudian Jagung, Ubi  Kayu, Ubi  Jalar dan terakhir  Kedelai [12].
Tabel 4 Nilai  Masukan Bulan Februari  2015 Kode Kriteria Kriteria Masukan Satuan C1 Suhu 24,14 °C C2 Tekanan Udara 1011,02 mb C3 Kecepatan Angin 5,98196 km  / jam C4 Kelembaban Udara 74,84 % C5 Curah Hujan 68 mm  / bulan C6 Ketinggian Tempat 2000 mdpl
Pada  Tabel  4  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai  masukan tersebut didapat dari data latih bulan Februari 2015  [11].
Tabel 5 Selisih  Nilai  Masukan dengan Aturan C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1,14 0,01 1,24 0,16 77,83 500 A2 0,86 0,01 1,24 0,16 21,58 200 A3 0,36 0,01 1,24 0,16 11,75 1250 A4 1,64 0,01 1,24 5,16 25,75 1000 A5 3,14 0,01 1,24 5,16 67,83 1200
Pada  Tabel  5 dapat  dije laskan  bahwa  hasil  nila i  tersebut didapatkan  dari  selisih  Tabe l  4  data  n ila i  masukan  dengan Tabel  2  data  nila i  aturan  a lternatif  jen is  tanaman  yang  telah ditentukan.
Tabel 6 Nilai  Kondisi Selisih Nilai C1 C2 C3 C4 C5 C6 5 0,00  - 0,99 0 - 0,4 0 - 2 0 - 5 0 - 29 0 - 299 4 1,00  - 1,99 0,5  - 0,8 3 - 4 6 - 10 30  - 59 300  - 599 3 2,00  - 2,99 0,9  - 0,12 5 - 6 11  - 15 60  - 89 600  - 899 2 3,00  - 3,99 0,13  - 0,16 7 - 8 16  - 20 90  - 119 900  - 1199 1 >= 4,00 >= 0,17 >= 9 >= 21 >= 120 >= 1200
Pada Tabel 6 dapat dijelaskan bahwa  terdapat nilai kondisi dimana  jika  n ila i  selisihnya  semakin  t inggi  maka  n ila i konversinya semakin rendah.
Tabel 7 Konversi Nilai  Selisih C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 5 5 5 3 4 A2 5 5 5 5 5 5 A3 5 5 5 5 5 1 A4 4 5 5 4 5 2 A5 2 5 5 4 3 1
Pada  Tabel  7  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  setelah didapatkan  nila i  selisih   sebelumnya  pada  Tabel  5  ke mudian nila i  tersebut  di  konversi  keda la m  n ila i  kondisi  dari  setiap parameter  yang ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 8 Hasil Persamaan  linear Bulan  Februari 2015
C1 C2 C3 C4 C5 C6 Nilai Preferensi A1 4 C1 5 C2 5 C3 5 C4 3 C5 4 C6 100 A2 5 C1 5 C2 5 C3 5 C4 5 C5 5 C6 80 A3 5 C1 5 C2 5 C3 5 C4 5 C5 1 C6 20 A4 4 C1 5 C2 5 C3 4 C4 5 C5 2 C6 40 A5 2 C1 5 C2 5 C3 4 C4 3 C5 1 C6 60
Pada  Tabel  8  dapat  dijelaskan  bahwa  hasil  dari  n ila i konversi  pada  Tabel  7  dika likan  dengan  nilai  va riabel  bobot (C)  untuk  mendapatkan  persamaan  linear.   Nilai  prefe rensi berasal dari rangking nyata yang terdapat pada Tabel 3.
Dila kukan  ke mba li  simu lasi  untuk  data  latih  bulan  Mei 2015  dan  Agustus  2015.  Sete lah  didapatkan  hasilnya  maka dibuat  matriks  persamaan.  Be rikut  matriks  hasil  persa maan dari tiga data latih tersebut.
Pada  Tabel  9  dapat  dijelaskan  bahwa  nila i  dari  matriks persamaan tersebut kemudian dila kukan proses analisis regresi linear  berganda.  Regresi  linear  berganda  dipergunakan  untuk mengetahui  pengaruh  antara  beberapa  buah  variabel  bebas terhadap satu buah variabel  respon [13].
Tabel 9
Matriks Persamaan Bulan Februari,  Mei, Agustus 2015
Bulan C1 C2 C3 C4 C5 C6 Nilai Prefe rensi X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 Y Feb 4 5 5 5 3 4 100 5 5 5 5 5 5 80 5 5 5 5 5 1 20 4 5 5 4 5 2 40 2 5 5 4 3 1 60 Mei 1 5 4 4 4 4 100 3 5 4 4 2 5 40 3 5 4 4 1 1 20 1 5 4 5 2 2 60 1 5 4 5 4 1 80 Agust
2 4 4 5 1 4 100
4 4 4 5 2 5 60
3 4 4 5 4 1
40
1 4 4 4 2 2
20
1 4 4 4 1 1 80
Berdasarkan  pada  Tabel  9  maka  d idapakan  ru mus persamaannya :
(3)
Keterangan : = variabel respon ( dependent variable )
= nilai  konstanta ( intercept )
= nilai  koefisien regresi = variabel bebas ( independent variable )
Seperti  ha lnya  pada  model  regresi  linear  sederhana, perhitungan  koefisien  atau  parameter  dapat  dilakukan menggunakan  metode Ordinary  Least  Square .  Nila i dan sampai dengan didapat dengan cara me mecahkan  sistem persamaan linear  OLS  : ̂ (4) Dimana  : ( )         ( )    ̂   ( ) ( ∑ ∑ ∑ ∑
∑
∑
∑
∑ )
( ∑ ∑

## ∑ )
Setelah  didapatkan  hasil  perh itungan  dari  proses  regresi linear  be rganda  tersebut,  maka  n ila i  dimasukan  kedala m persamaan  sehingga  didapatkan  nilai  persamaan  sebagai berikut.
Y  =  – 181,8296657 – 18,97397112 X 1 – 2,342056612 X 2 + 37,6000412 X 3 + 24,73106387 X 4 –  0,50219844 X 5 + 11,45460263 X 6
Setelah didapatkan nilai persamaannya, ma ka nila i tersebut dijadikan  sebagai  nilai  bobot  untuk  setiap  parameternya. Berikut  daftar nilai  bobot dari hasil persamaan tersebut.
(C1)  Suhu = – 18,973 (C2)  Tekanan Udara = – 2,342 (C3)  Kecepatan Angin = 37,600 (C4)  Kelembaban  Udara  = 24,731
(C5)  Curah Hujan
= – 0,502 (C6)  Ketinggian Tempat  = 11,454

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  d ije laskan  mengenai  imple mentasi  serta pengujian dari perancangan sistem yang telah dibuat .

## A.  Implementasi
Imple mentasi dibuat  bertujuan  untuk  mena mpilkan  setiap fungsi  yang  dibutuhkan  untuk  mendukung  imp le mentasi sistem.  Imp le mentasi  in i,  d iawa li  dengan  tampilan  hala man utama.  Terdapat  dua  jenis  pengguna  yang  dapat  mengakses hala man-hala man  yaitu Admin dan User .  Berikut  me rupakan hala man-hala man  yang  dapat  diakses/dilihat  oleh admin dan user .
Hala man  uta ma  merupakan  hala man  a wa l  dimana pengguna  dalam  hal  in i  yaitu admin ataupun user harus me la kukan login terlebih  dahulu  seperti  pada  Ga mba r  3, dengan  me masukkan username dan password untuk  dapat mengakses  halaman  berikutnya  adalah  halaman  Dashboard seperti pada Gambar  4.
Gambar  4 Tampilan  Halaman  Beranda
Setelah  mela kukan login maka admin ataupun user dapat mengakses halaman berikutnya seperti yang ditunjukkan pada Ga mbar  3.  Pada  Ga mba r  4  me rupakan  tamp ilan  hala man beranda  setelah admin ataupun user mela kukan  login sebelumnya.
Pada  Ga mbar 5 d ibawah  ini  merupakan ta mpilan hala man nila i  dari user .  Be rbeda  dari user , admin dapat  me lakukan penambahan,  pengubahan,  dan  penghapusan  data  dari halaman  nilai.
Gambar  5 Tampilan  Halaman  Nilai
Gambar  6 Tampilan  Halaman  Kriteria
Pada  Ga mbar 6  merupakan ta mpilan hala man kriteria dari user . Berbeda dari user , admin dapat me la kukan pena mbahan, pengubahan, dan penghapusan data dari halaman  kriteria.
Pada  Ga mba r  7  me rupakan  tamp ilan  hala man  a lternatif dari user .  Berbeda  dari user , admin dapat  me lakukan penambahan,  pengubahan,  dan  penghapusan  data  dari halaman  alternatif
Gambar  7 Tampilan  Halaman  Alternatif
Gambar  8 Tampilan  Halaman  Rangking
Gambar  9 Tampilan  Halaman  Laporan
Pada  Ga mbar  8  merupakan  ta mpilan  hala man  rangking dimana  terdapat form masukan  untuk  parameter  iklim  yang nantinya akan diproses oleh sistem.
Pada  Ga mbar  9  merupakan  ta mpilan  hala man  laporan dimana hasil proses sistem dari masukan nilai para meter iklim sebelumnya yang dilakukan oleh admin / user dan mena mp ilkan  alternatif  jenis  tanaman  terbaik  yang  cocok untuk ditanam.

## B.  Pengujian Performansi
Setelah  dila kukan  pengujian,  dila kukan  pe rbandingan peringkat  hasil  dari  perh itungan  yang  dila kukan  o leh  sistem dengan  peringkat  seharusnya  untuk  menguji  performa  dari sistem  yang  dibuat.  Berikut  me rupakan  perbandingan peringkat  hasil  dari  perh itungan  yang  dila kukan  o leh  sistem dengan peringkat seharusnya yang ditunjukkan pada Tabel 10 dibawah ini.
Tabel 10 Perbandingan Peringkat Tanaman B A HP PS POS Square error (e 2 ) Jan Padi 17.986 1 3 4 Jagung 30 4 4 0 Kedelai - 5 5 0 Ubi Jalar 153 3 1 4 Ubi Kayu 574 2 2 0 Feb Padi 14.649 1 1 0 Jagung 2.902 2 2 0 Kedelai 70 5 3 4 Ubi Jalar 442 4 5 1 Ubi Kayu 2.252 3 4 1 Mar Padi 26.637 1 1 0 Jagung 5.657 2 4 4 Kedelai 48 5 5 0
Ubi Jalar 254 4 2 4 Ubi Kayu 3.783 3 3 0 Apr Padi 43.046 1 1 0 Jagung 746 4 4 0 Kedelai 4 5 5 0 Ubi Jalar 989 3 2 1 Ubi Kayu 1.551 2 3 1 Mei Padi 17.834 1 2 1 Jagung 273 4 4 0 Kedelai 36 5 5 0 Ubi Jalar 608 3 1 4 Ubi Kayu 1.430 2 3 1 Juni Padi 12.496 1 3 4 Jagung 538 3 4 1 Kedelai 16 5 5 0 Ubi Jalar 363 4 2 4 Ubi Kayu 2.536 2 1 1 Juli Padi 15.577 1 2 1 Jagung 4.798 3 4 1 Kedelai 36 5 5 0 Ubi Jalar 154 4 1 9 Ubi Kayu 11.362 2 3 1 Agust Padi 28.155 1 1 0 Jagung 952 3 4 1 Kedelai 843 4 5 1 Ubi Jalar 152 5 2 9 Ubi Kayu 18.086 2 3 1 Sep Padi 12.343 2 1 1 Jagung 592 3 2 1 Kedelai 314 4 5 1 Ubi Jalar 229 5 3 4 Ubi Kayu 12.656 1 4 9 Jumlah  Error 80 Keterangan : B = Bulan A = Alternatif Jenis Tanaman HP = Hasil Produksi PS = Peringkat Seharusnya POS
= Peringkat Oleh  Sistem
Setelah  diketahui  hasil  perh itungan  peringkat  yang dila kukan  o leh  sistem,  dila kukan  pula   perhitungan  tingkat akurasinya  menggunakan  metode Root  Mean  Square  Error (RMSE).
√ ∑ ̂ (5)
dimana  :
= nilai  hasil peramalan
̂ = nilai  sebenarnya
= jumlah  data = jumlah  data
Jumlah  kesalahan  ( error )  80 Rata-rata  kesalahan ( error )  80  / 45  = 1,777777778 RMSE = √ = √
= 1,33
Kesalahan ( error ) = x  100
= x  100
= 26,66 Akurasi = 100  – kesalahan ( error ) = 100  – 26,66666667 = 73,33
Berdasarkan  skenario  perhitungan  tersebut,  ma ka  dapat dia mbil  kesimpulan  bahwa  hasil  perhitungan  yang  dilakukan oleh sistem diperoleh nilai  akurasi sebesar 73,33 % .

## V.   KESIMPULAN  DAN  SARAN
Sistem untuk  menentukan jenis tanaman yang cocok untuk ditanam  berdasarkan  para meter  suhu,  tekanan  udara, kecepatan  angin,  ke le mbaban  udara,  curah  hujan,  dan ketinggian tempat dengan menggunakan metode SAW.
Penentuan  nilai  bobot  dilaku kan  dengan  proses  analisis regresi  linear  berganda  yang  diperoleh  dari  data  latih  bulan Februari,  Mei,  dan  Agustus  2015  sehingga  didapatkan  hasil pada setiap parameternya yaitu suhu  ( -18,973 ), tekanan udara ( -2,342) ,  kecepatan  angin  ( 37,600 ),  ke le mbaban  udara ( 24,731 ), curah hujan ( -0,502 ), dan ketinggian tempat ( 11,454 ) ma ka  dapat  disimpulkan  bahwa  fa ktor  yang  banyak mempengaruhi  yaitu kecepatan angin.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilaku kan  pada pengujian  performa   sistem  menggunakan  data  bulan  Januari sampai  dengan  September  2015  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  perhitungan  yang  dilakukan  o leh  sistem  dipero leh  nila i akurasi sebesar 73,33 % .

## Ucapan  Terima  Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak  M ilda Gustiana  Husada  dan  Bu  Dina  Budhi  Uta mi  selaku  dosen pembimb ing  atas  bimbingannya  dan  kepada  rekan-rekan Teknik  Informatika  angkatan  2013  atas  dukungannya sampai terselesaikannya penelitian in i. Serta terima kasih disampaikan  kepada  Tim  JOINTECS  yang  telah  me luangkan waktu untuk membuat  template ini.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Ramadhani.  A,  Farmadi.  A,  Budiman.  I,  “Clustering Data  Cuaca  Untuk  Pengenalan  Pola  Perioditas  Iklim Wilayah  Pela ihari  Dengan  Metode  Fuzzy  C-Means”,
Jurnal Teknologi dan Industri (Disk ontinu) ., 3(1), 57-64. 2015.
[2] Faisol. A, Muslim. M. A, Suyono. H, “Ko mparasi Fu zzy AHP  dengan  AHP  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Investasi Properti”, Jurnal EECCIS ., 8 (2), 123-128. 2014.
[3] Meidelfi.  D,  Hartati.  S,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Kelo mpok  untuk Pe milihan  Tana man Pertanian  Lahan  Kering”, Berk ala  Ilmiah  MIPA., 23 (3). 2015.
[4] Hasibuan.  W.  R,  “Decision  Support  System  For Determining  The  Types  Of  Plants  In  Agricultural  Land By Using Simp le Additive Weighting (SAW)”, J URNAL ILMU  PERTANIAN  AGRIUM ., 20 (2). 2016.
[5] Fishburn, “Simple  Additive Weighting Method”, 1967.
[6] Sadono.  D,  Astungkara  T.  S,  “ Evaluasi  Kesesuaian Lahan  Kualitatif  Dan  Kuantitatif  Pe rtanaman  Pad i Sawah Irigasi Ke lo mpok Tani Meka r Desa Tulung Ba la k Keca matan  Batanghari  Nuban  Kabupaten  La mpung Timur”, Fak ultas Pertanian Universitas Lampung . 2013.
[7] AAK, Tek nik   Bercocok   Tanam  Jagung ,  Yogyakarta :
Kanisius, 1993.
[8] Rismunandar, Be rtanam Kedele , Tarate Bandung: Tarate, 1972.
[9] Juanda.  D  dan  Cahyono.  B,  “ Ubi  Jalar  Budi  Daya dan Analisis Usaha Tani ”, Yogyakarta:  Kanisius, 2000.
[10] Rukmana. H. R, “ Ubi Kayu Budi Daya dan Pascapanen ”, Yogyakarta:  Kanisius, 1997.
[11] (2016)  Statistics  of  Bandung  Barat  Regency  website. [Online].  Available:  http://bandungbaratkab.bps.go.id
[12] “Produksi  data  sheet”,  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan Pangan, Kabupaten Bandung Barat, Indonesia.
[13] Nawa ri,  “ Analisis  Regresi  dengan  MS  Excel  2007  dan SPSS 17 ”, Jakarta:  PT Elex  Media Komputindo, 2010.
[14] Agus, Irfan, Marisa, Fitri, Wijaya, Indra Dharma “ Siste m Pendukung  Keputusan  Penerimaan  dan  Pen ila ian Karyawan Warehouse dengan Aplikasi Web”, Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS). Vol.1  No.2,  1 – 5.  2017